Changes in adipokine expression during food deprivation in the mouse and the relationship to fasting-induced insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the changes in insulin resistance and adipose tissue expression of the adipokines resistin, adiponectin, and leptin and the transcription factors peroxisome proliferator-activated receptor-gamma (PPAR-gamma) and retinoid X receptor-alpha (RXR-alpha) during 48 h of food deprivation. Insulin sensitivity (SI) declined, whereas glucose effectiveness (SG) increased. Plasma adiponectin levels declined in the first 8 h and remained constant thereafter. There was no correlation between either SI or SG and adiponectin protein or mRNA levels. PPAR-gamma mRNA abundance remained constant, whereas leptin and resistin mRNAs and plasma leptin declined and RXR-alpha mRNA abundance increased in both white and brown fat. Leptin mRNA abundance was closely correlated with SI (R2 = 0.91 and 0.87 for white and brown fat, respectively). Resistin mRNA abundance correlated inversely with SG (R2 = 0.99 and 0.84 for white and brown fat, respectively). These data indicate that changes in the expression of leptin are more closely correlated with the insulin resistance of fasting than with changes in other adipokines or RXR-alpha and PPAR-gamma expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».